一：R本身是单线程的，如何让其多线程跑起来，提高运算速度？
用Parallel和foreach包玩转并行计算
看完上面这篇文章就会了。说白了，要加载parallel包，再改写一下自己的代码就ok了。
#-----用一个实力来演示 R 如何多线程计算
func <- function(x) {
n = 1
raw <- x
while (x > 1) {
x <- ifelse(x%%2==0,x/2,3*x+1)
n = n + 1
}
return(c(raw,n))
}
#----
library(parallel)
# 用system.time来返回计算所需时间
system.time({
x <- 1:1e5
cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parLapply(cl,x,func) # lapply的并行版本
res.df <- do.call('rbind',results) # 整合结果
stopCluster(cl) # 关闭集群
})
用户 系统 流逝
0.431 0.062 18.954
对1:100万执行func函数，只用18.954秒就完成了。
#－－－我把结果用图形展示（见图一），图还挺奇怪的，，，
library(ggplot2)
df=as.data.frame(res.df)
qplot(data=df,x=V1,y=V2)
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图一
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图二：看一下CPU使用率，可以看到有四个 R 的线程在跑，CPU使用率瞬间飙升到近100%，心疼我电脑，，，
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把parallel用在爬虫程序，下面拿一个爬虫程序测试一下parallel性能如何
需要注意的是需要把加载包这个过程写进函数里，因为每个线程都需要加载包。
getdata <- function(i){
library(magrittr)
library(proto)
library(gsubfn)
library(bitops)
library(rvest)
library(stringr)
library(DBI)
library(RSQLite)
#library(sqldf)
library(RCurl)
#library(ggplot2)
library(sp)
library(raster)
url <- paste0("http://www.cnblogs.com/pick/",i,"/")##generate url
combined_info <- url%>%html_session()%>%html_nodes("div.post_item div.post_item_foot")%>%html_text()%>%strsplit(split="\r\n")
post_date <- sapply(combined_info, function(v) return(v[3]))%>%str_sub(9,24)%>%as.POSIXlt()##get the date
post_year <- post_date$year+1900
post_month <- post_date$mon+1
post_day <- post_date$mday
post_hour <- post_date$hour
post_weekday <- weekdays(post_date)
title <- url%>%html_session()%>%html_nodes("div.post_item h3")%>%html_text()%>%as.character()%>%trim()
link <- url%>%html_session()%>%html_nodes("div.post_item a.titlelnk")%>%html_attr("href")%>%as.character()
author <- url%>%html_session()%>%html_nodes("div.post_item a.lightblue")%>%html_text()%>%as.character()%>%trim()
author_hp <- url%>%html_session()%>%html_nodes("div.post_item a.lightblue")%>%html_attr("href")%>%as.character()
recommendation <- url%>%html_session()%>%html_nodes("div.post_item span.diggnum")%>%html_text()%>%trim()%>%as.numeric()
article_view <- url%>%html_session()%>%html_nodes("div.post_item span.article_view")%>%html_text()%>%str_sub(4,20)
article_view <- gsub(")","",article_view)%>%trim()%>%as.numeric()
article_comment <- url%>%html_session()%>%html_nodes("div.post_item span.article_comment")%>%html_text()%>%str_sub(14,100)
article_comment <- gsub(")","",article_comment)%>%trim()%>%as.numeric()
data.frame(title,recommendation,article_view,article_comment,post_date,post_weekday,post_year,post_month,post_day,post_hour,link,author,author_hp)
}
#--------方法1 循环
df <- data.frame()
system.time({
for(i in 1:73){
df <- rbind(df,getdata(i))
}
})
用户 系统 流逝
21.605 0.938 95.918
#--------方法 2 多线程并行计算
library(parallel)
system.time({
x <- 1:73
cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parLapply(cl,x,getdata) # lapply的并行版本
jinghua <- do.call('rbind',results) # 整合结果
stopCluster(cl) # 关闭集群
})
用户 系统 流逝
0.155 0.122 32.674
显然用parallel快很多，，，
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爬下来的数据长这样，，，是博客园精华帖的一些信息，，，
－－－－－－我是分割线－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
二：部署R在linux服务器上
等部署完再写遇到过哪些坑，，，，不过 肖楠：WEB SCRAPING WITH R 这篇文章介绍了种种linux上R的各种好处
Why Linux?
• Network performance & mem. management → Faster
• Better parallelization support → Faster
• Unied encoding & locale → Faster (for coders)
• More recent third party libs → Faster (less bugs)
很期待我们的分析环境搭建起来，，，
三：总结
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要想提高R的运算速度，可从以下几点着手解决
1.抛弃data.frame,拥抱data.table,优化code，，，
2.利用R本身的parallel，多线程计算，提高CPU利用率，，
3.上一个强大的服务器，16核128G啊，这种暴强的超级计算机，，
4.上多个巨型机进行集群，Rhadoop，SparkR，，，
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SparkR最新进展，备查，。
Documentation for package ‘SparkR’ version 1.4.1
SparkR 技术，听起来很炫，其实还有很多路要走，，，曾配合Transwrap的工程师 对SparkR环境进行功能测试，结果是：要想把本地的R代码正常的运行在SparkR环境下，需大量改动代码，因为R code和sparkR环境的R code是不一样的，spark的数据结构是RDD（RDD 全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。）Announcing SparkR: R on Spark 刚发布说1.41版本，要支持data.frame了，期待SparkR变得更好用，，，
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下面放一些R会的deck备查。